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전세가율만 보고 투자했을 때 발생하는 일은?

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Monday, August 27, 2018, 06:08:00

[박상용의 부동산 빅데이터] 2015년 9월 순천시와 천안시 아파트 투자 사례 비교

[박상용 부동산 'GNOM' 대표] 부동산 빅데이터 기고도 막바지로 접어들고 있다. 그동안 부동산에 투자할 때는 '주위에서 귀동냥'이나 '본인의 감'보다는 데이터를 이용한 나만의 울타리를 만들 것을 권유했다. 두 가지엔 큰 차이가 있기 때문이다. 

 

특히 아파트에 투자하는 경우 대부분 갭투자(매매가격과 전세가격의 차익으로 아파트는 매입)를 진행한다. 해당하는 아파트 단지의 분위기와 가격을 살펴보다가 갭차이가 적을 때 투자하는 방식을 택한다.

 

 

갭의 하락, 즉 전세가율의 높이만 확인하고 투자했을 때 어떤일이 일어나는지 보자. 위의 표는 2015년 9월 비슷한 시기에 전라남도 순천시의 A아파트와 충청남도 천안시의 B아파트의 가격을 비교한 표다.

 

두 아파트는 전남과 충남이라는 지역의 차이는 있지만, 같은 평형대에 시세는 2억 중반, 전세가율도 76~78%로 비슷하다. 전세가율만 봤을 때 갭투자를 하기에 괜찮은 조건이다. 그렇다면 2년 뒤 아파트 가격의 변화는 어땠을까?

 

 

2015년 9월 두 개의 아파트에 각각 갭투자를 한 뒤 2017년 9월 가격을 살펴봤다. 순천시 A아파트는 2억 5600만원에서 3억 750만원으로 5150만원이 올랐다. 반대로 천안시 B아파트는 2억 5500만원에서 2억 5000만원으로 오히려 500만원이 하락했다. 

 

 

순천의 아파트에 투자했더라면 2년 뒤 5150(3억 750만원-2억 5600만원)만원의 시세차익을 얻게 된 것이다. 뿐만 아니라 들어갔던 투자금도 모두 회수하게 됐다. 편의상 중개수수료와 세금 등 부대비용을 제외했을 때 2년 전 투자금은 5600만원, 2년 뒤 전세가가 5750만원으로 올랐으니 투자금은 회수된 것이다. 

 

천안시에 있는 아파트에 투자했을 경우 2년 뒤 전세 시세가 전혀 오르지 않았기 때문에 투자금을 회수할 수 없다. 매매 시세가 500만원 떨어졌기 때문에 투자금을 회수하려면 결국 손해를 감수하고 아파트를 처분해야 한다. 

 

2년 전 두 아파트는 갭과 전세가율, 시세가 모두 비슷했지만 2년 뒤 결과는 전혀 달랐다. 만약 갭과 전세가율만 보고 투자했다면, B아파트에 투자는 실패였다고 볼 수 있다. 두 가지 조건(갭과 전세가율)만 보고 투자하는 것은 그만큼 위험이 따른다. 

 

이어 천안시 아파트와 순천시 아파트 투자 사례에 대해 데이터 분석 결과를 보여줄 예정이다. 

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

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박상용 부동산 'GNOM' 대표 기자 mirip@inthenews.co.kr

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SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

2025.07.03 11:37:16

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 한국어 특화 LLM인 A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다고 3일 밝혔습니다. SKT는 이날 오전 글로벌 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종을 공개했습니다. 이번에 공개한 A.X 4.0은 현존 대규모 언어 모델(LLM) 중에서도 최상급의 한국어 처리 효율성은 물론 데이터 보안을 고려한 설계, 그리고 로컬 환경에서의 운영 가능성 등이 강점이라고 SKT는 설명했습니다. 오픈소스 모델인 Qwen2.5에 방대한 한국어 데이터를 추가로 학습시켜 국내 비즈니스 환경에 맞는 성능을 발휘합니다. SKT는 A.X 4.0의 토크나이저를 자체 설계·적용해 높은 수준의 한국어 처리 역량을 구현했습니다. 자체 테스트 결과 같은 한국어 문장을 입력했을 때 GPT-4o보다 A.X 4.0이 약 33%가량 높은 토큰 효율을 기록하며 다른 LLM 대비 높은 정보 처리용량에 비용 절감까지 가능합니다. 토크나이저(Tokenizer)는 문장의 구조를 분석해 토큰으로 분할하는 작업 도구를 의미합니다. A.X 4.0은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 78.3점을 기록하여 GPT-4o(72.5점)보다 우수한 성능을 보였으며 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK에서도 83.5점을 획득해 GPT-4o(80.2점)보다 더 높은 한국 문화 이해도를 보였습니다. SKT는 A.X 4.0를 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있는 온프레미스 방식으로 제공해 기업들이 데이터 보안에 대한 걱정을 덜 수 있도록 서비스할 계획입니다. A.X 4.0 개발 과정에서도 대규모 학습(CPT)의 전 과정을 외부와 연동 없이 자체 데이터로 학습해 데이터의 주권도 확보한 바 있습니다. 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 갖추고 있어 이용자들이 목적에 맞춰 선택적으로 이용할 수 있도록 했습니다. SKT는 이미 A.X 4.0을 지난 5월 에이닷 통화 요약에 적용 및 활용하고 있으며 추후 자사는 물론 SK그룹 내 다양한 서비스에 적용할 계획입니다. SKT가 이번에 선보인 모델로 기업들은 파생형 모델을 개발할 수 있고 연구 분야에서도 활용할 수 있습니다. SKT는 이번 A.X 4.0 지식형 모델의 오픈소스 공개와 동시에 추론형 모델의 발표도 앞두고 있습니다. SKT는 이달 중으로 수학 문제 해결과 코드 개발 능력이 강화된 추론형 모델을 공개하고 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 수준까지 모델을 업데이트할 계획입니다. 또한, 소버린 AI 관점에서 A.X 3.0에 적용한 프롬 스크래치(모델의 맨 처음 단계부터 모두 직접 구축) 방식도 병행하여 개발을 진행하고 있으며 후속 모델도 순차적으로 공개할 예정입니다. 김지원 SKT AI Model Lab장은 "SK텔레콤의 다양한 서비스를 고도화하고 기업 시장에서 한국어 특화 LLM으로 국내 비즈니스 환경에 최적화된 모델이 될 수 있도록 지속적인 기술 개발을 추진할 계획"이라고 말했습니다.


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